Python13--生成器

1.生成器

• Generator是一个用于创建迭代器的简单而强大的工具。 它们的写法类似标准的函数
• 生成器首先它是一个迭代器，和迭代器一样，生成器只能被遍历迭代一次，因为每次迭代的元素不是像列表元素一样，已经在内存中，每迭代一次，生成一个元素
• 生成器和迭代器的主要区别在于：
  1、它们的创建方式不同
  2、生成器有一些特殊方法是迭代器不具有的

2.创建生成器的两中方法

（一）yield 编写生成器函数，函数的返回值就是生成器

• yield 的使用方法和return 类似。不同的是，return可以返回有效的 Python 对象，而 yield返回的是一个生成器，函数碰到 return 就直接返回了，而使用了 yield的函数，到yield 返回一个元素，当再次迭代生成器时，会从 yield 后面继续执行，直到遇到下一个yield或者函数结束退出
• 承接上文迭代器，还是用游戏中的英雄技能举例子

#!/usr/bin/python

def hero(*skills):
    print('英雄的释放技能分别如下')
    for release_skill in skills:
         yield release_skill


skill = hero('一骑当千','单刀赴会','青龙偃月','刀锋铁骑')
for s in skill:
    print(s)

• hero函数中传入英雄的1-4技能
• 来看一下运行结果

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(yiluo) ➜  Code python hero.py
英雄的释放技能分别如下
一骑当千
单刀赴会
青龙偃月
刀锋铁骑

• 这样使用比迭代器的好处是，生成器不会像迭代器放在内存中，是用户传入数值动态生成的

（二）生成器表达式

• 另一种创建生成器的方式就是通过表达式

(yiluo) ➜  Code python3
Python 3.7.5 (default, Nov 29 2019, 14:32:46)
[Clang 9.0.0 (clang-900.0.39.2)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> s = (x+x for x in range(0,4))
>>> s
<generator object <genexpr> at 0x1058537d0>
>>> for x in s:
...     print(x)
...
0
2
4
6

• s 就是生成器，然后遍历查看结果
• 迭代完一次之后再迭代这个生成器，它不会打印元素，也不会报错
• 使用生成器有什么好处呢？因为生成器不是把所有元素存在内存，而是动态生成的，所以当你要迭代的对象有非常多的元素时，使用生成器能为你节约很多内存，这是一个内存友好的特性